정성적 및 정량적 데이터

이 글에서는 정성적 데이터와 정량적 데이터가 무엇인지 설명합니다. 그럼 정성적 데이터와 정량적 데이터의 차이점과 각 통계 데이터 유형에 대한 예시를 살펴보겠습니다.

정성적 데이터와 정량적 데이터의 차이점

통계에서 정성적 데이터는 품질이나 특성인 반면, 정량적 데이터 는 숫자입니다.

따라서 정성적 데이터와 정량적 데이터의 차이는 그들이 취할 수 있는 가치의 종류이다. 정성적 데이터는 정성적 값일 수 있지만 정량적 데이터는 수치적 값일 수 있습니다.

예를 들어, 한 그룹의 출생 국가는 정성적 데이터(멕시코, 콜롬비아, 스페인…)이고, 한 그룹의 체중은 정량적 데이터(65kg, 72kg, 89kg…)입니다.

즉, 데이터 세트가 정성적인지 정량적인지 구별하려면 데이터 값을 살펴봐야 합니다. 값이 수치적인 양이면 정량적 데이터이고, 그렇지 않으면 정성적 데이터입니다.

정성적 데이터

범주형 데이터 라고도 하는 정성적 데이터 는 품질이나 특징을 나타내는 데이터 유형입니다. 즉, 정성적 데이터는 품질이나 특성의 가치만 취할 수 있습니다.

예를 들어, 집단의 성별은 단어(남성, 여성)로만 표현될 수 있지만 수치적인 값을 가지지 않기 때문에 정성적 데이터입니다.

정성적 데이터의 예

• 사람의 성별 : “남자” 또는 “여자”일 수 있습니다.
• 개인의 직업 : “경제학자”, “컴퓨터 과학자”, “미용사” 등이 될 수 있습니다.
• 실험의 결과는 ‘성공’일 수도 있고 ‘실패’일 수도 있습니다.
• 바지의 색상 : 빨간색, 파란색, 녹색 등 여러 가지 색상이 있지만 그 수는 한정되어 있습니다.
• 개인의 경제적 수준 : “빈곤층”, “중산층” 또는 “부자”로 분류될 수 있습니다.
• 어떤 손이 우세한지 : 사람은 “오른손잡이”, “왼손잡이” 또는 “양손잡이”일 수 있습니다.
• 사람이 살고 있는 집의 종류 : “아파트”, “복층”, “집”, “저택”…
• 무승부 결과 : “앞면” 또는 “뒷면”만 있을 수 있습니다.

마찬가지로, 질적 데이터는 두 가지 유형, 즉 순서형 질적 데이터와 명목형 질적 데이터로 분류될 수 있습니다. 각 유형이 무엇인지 확인하려면 다음 링크를 클릭하세요.

정량적 데이터

양적 데이터 또는 수치 데이터는 수치적인 양을 나타내는 데이터입니다. 간단히 말하면, 정량적 데이터는 숫자로만 구성된 데이터 유형입니다.

예를 들어, 한 그룹의 사람들의 크기는 모든 값이 숫자(1.75m, 1.63m, 1.89m…)이기 때문에 정량적 데이터입니다.

정량적 데이터의 예

• 사람의 키 : 1.75m, 1.52m, 1.69m…
• 사람의 나이 : 5, 9, 16, 24, 32, 57…
• 주사위를 굴릴 때 가능한 결과는 1, 2, 3, 4, 5 또는 6입니다.
• 개인의 월급 : $1500, $4000, $2750…
• 회사의 직원 수 : 54, 29, 158, 561, 302…
• 방의 온도 : 25°C, 17°C, 15°C…
• 선수가 100미터를 주파하는 데 걸리는 시간 : 9.71초, 10.25초, 12.03초…
• 옷장 속 바지 개수 : 9개, 19개, 4개, 13개, 10개…

또한 정량적 데이터에는 이산적 정량적 데이터와 연속적 정량적 데이터의 두 가지 유형이 있습니다. 여기에서 각 데이터 유형에 대한 설명과 몇 가지 예를 볼 수 있습니다.